【摘 要】
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提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识.在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列.
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提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识.在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列.首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模型.然后采用实数编码的遗传算法对初始模型进行优化设计.同时为防止破坏模糊规则的语义属性,对遗传搜索空间采取了适当的限制.用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能.仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近
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